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资源 | Intel发布AI免费系列课程3部曲:机器学习基础、深度学习基础以及TensorFlow基础

翻译 | AI科技大本营(公众号ID:rgznai100

Intel于近期发布了三门AI系列的免费课程,分别是关于机器学习基础、深度学习基础、TensorFlow基础三个方面。据悉,该系列免费课程主要针对研究生阶段的学生,营长将三门课程概要及链接整理如下。

▌课程1:机器学习基础

概要

本课程介绍了Intel架构中的机器学习基础知识。涵盖的主题包括:

  • 回顾了机器学习可以解决的问题类型

  • 理解机器学习算法中的各组成模块

  • 学习在机器学习中构建模型的基础知识

  • 探索关键算法

在本课程结束时,学生将了解以下内容:

  • 监督学习算法

  • 机器学习关键概念:如过拟合,正则化和交叉验证

  • 如何识别待解决问题的类型,选择正确的算法,调整参数并验证模型

本次免费课有12周的课程,每周至少需要3个小时才能完成。并且这些课程的练习需要用Python来实现。

课程网址

▌课程2:深度学习基础

概要

本课程介绍了Intel架构中的深度学习基础知识。深度学习在计算机视觉和自然语言处理方面所实现的优异表现,使其在业界引起了极大关注。

在本课程结束时,学生将对以下内容有一个明确的理解:

  • 深度学习的技术,专业术语和有关数学知识

  • 神经网络基本框架:前馈神经网络,卷积神经网络和循环神经网络

  • 如何适当地构建和训练这些模型

  • 各种深度学习应用

  • 如何使用预先训练好的模型获得最佳结果

本次免费课有12周的课程,每周至少需要3个小时才能完成。

课程网址

▌课程3:TensorFlow基础

概要

TensorFlow是一个流行的机器学习框架和数据流编程的开源库。在本课程中,您将了解:

  • 用TensorFlow构建模型的基础

  • 机器学习基础知识:如线性回归,损失函数,梯度下降

  • 重要的技术:如标准化、正则化和小批量处理(mini-batching)

  • “核化”以及如何将它们应用于卷积神经网络(CNN)

  • CNN的基本模板以及不同的可调参数

  • TFRecord, queues, coordinators

在本课程结束时,学生将对以下内容有一个明确的理解:

  • 基础网络结构,卷积核,池化和多分类任务

  • 如何将基础网络扩展到更复杂的网络

  • 通过在现有网络上使用迁移学习来利用它们的优势

本次免费课有8周的课程,每周至少需要3个小时才能完成。

课程网址


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